열화상 시스템은 물체로부터 발산되는 적외선을 영상화하여 물체를 탐지하는 장점으로 인해 군수 분야에 많이 활용되었다. 그러나 Security 시스템과 자동차 시장에 수요가 증가함에 따라 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 기존에는 대부분 FPGA 기반으로 열화상 열상 모듈을 개발하였지만 민수 분야에 다양한 요구사항 및 범용성에 유연한 대처가 힘든 실정이다. 따라서 다양한 요구사항과 범용성을 만족하기 위한 시스템의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 멀티코어 이미지 프로세서를 이용한 열화상 영상 처리 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 FPGA 기반 시스템이 아닌 멀티코어 이미지 프로세서를 사용함으로써 범용 영상 입·출력 인터페이스 및 각종 디바이스를 지원함에 따라 다양한 요구사항과 범용성을 만족한다. 따라서 시스템 구축 시 뛰어난 접근성으로 인하여 시스템 추가/변경으로 인한 개발 비용 및 기간을 단축할 수 있다. 이러한 장점으로 다양한 고객 요구사항 만족, 개발 비용 및 시간 단축, 제품 출시일 등 다양한 이점을 얻을 것으로 기대한다.
본 연구는 천연염색 견직물의 색상과 톤, 염료 및 매염에 따른 색채감성 이미지 요인의 차이를 고찰하여 천연염색 견직물의 색채감성 이미지 스케일을 구축하고자 하였다. 다양한 국내 외 시판 천연염료로 단일 및 복합염색을 실시하여 얻은 대표적인 66개 색채의 동일한 견직물을 대상으로 주관적 평가를 실시하였다. 연구 결과로서 추출된 색채감성 요인 중에서 '유쾌성'은 Blue와 Green, vivid와 bright의 색채이거나, 치자황과 치자청, 황토, 홍화씨로 염색, 또는 알루미늄으로 매염하였을 때 강하게 인지되었으며, '자연성'은 Purple Blue, light, light grayish, pale의 색채, 또는 빈랑자, 오배자로 염색하였을 때 높게 평가받았다. '현대성'은 Green, Blue Green, Blue의 색채에서, 염료로는 생쪽과 치자청, 철 매염시에 높은 평가를 받았으며, '매력성'은 Red, Red Purple, Purple과 dark, 염료로는 오배자, 랙, 꼭두서니, 매염제로는 알루미늄 또는 구리를 사용하였을 때 더 강하게 느껴지는 것을 알 수 있었다. 나아가 천연염색 견직물의 색채 특성과 감성 이미지 형용사 간의 관계에 의한 시각적 이미지 스케일을 구축하였다. 따라서 본 연구의 결과는 색채감성 지향 천연염색 직물 및 의류 제품의 기획 및 설계를 기초데이터로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
학제적 분야의 연구 전선을 분석하는 새로운 기법으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 제안하였다. 인용 이미지 구축자 프로파일링은 해당 문헌을 인용한 문헌의 표제어를 단서로 사용하여 문헌 간의 주제관계를 파악하는 방법이다. 이 연구에서는 시험적으로 국내 여성학 연구를 대상으로 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용하여 연구 전선과 주요 연구 주제를 파악해보았다. 분석 대상은 KCI의 2015년 기준 여성학분야 인용빈도 10회 이상에 해당하는 핵심문헌 집합이다. 여성학 분야에 문헌동시인용 기법을 적용한 결과 인용 데이터 부족 때문에 어려움이 있었던 반면에, 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법을 적용한 결과 성공적으로 2개 대분야 및 6개 소분야를 파악할 수 있었다. 이 연구에서 제안한 인용 이미지 구축자 프로파일링 기법은 학제적 연구분야의 동향을 파악하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.
열화상 장비는 빛이 없는 암흑 상태에서도 물체에서 발산하는 적외선을 탐지하여 이를 영상으로 제공하는 장비이다. 이러한 장점으로 기존 활용되던 군사 분야와 더불어 자동차 및 감시시스템 등 다양한 민수 분야로 활용분야가 넓어지고 있다. 본 논문에서는 상용 이미지 처리 프로세서를 이용한 열화상 이미지 처리 모듈을 제안한다. 제안한 모듈은 기존 FPGA 기반 열화상 이미지 모듈대비 약 10~20%의 성능향상을 보이며, 대기모드를 포함하면 최대 50%까지 성능향상을 보인다. 그리고 시스템 모듈화를 통한 높은 확장성을 보장한다. 뿐만 아니라 제안한 모듈은 기존의 FPGA 기반 모듈의 단점인 낮은 확장성과 재활용성을 보완함으로써 개발 기간 및 비용 단축, 다양한 응용이 가능하다. 따라서, 이러한 장점으로 다양한 고객의 요구사항 만족, 제품 설계 및 개발 일정 단축 등 다양한 이점을 얻을 것으로 기대한다.
정보화기술(information technology)의 발전으로 건설현장에서 디지털 카메라(digital camera)를 이용하여 현장상황 및 각종 공사에 대한 이미지 정보를 수집하고 있으며, 많은 관공서나 발주자들 역시 디지털이미지(digital image) 형태의 현장정보관리 및 제출을 수용하고 있다. 본 연구에서는 현장에서 수집되는 디지털 이미지(digital image)를 효과적으로 관리하며, 프로젝트 참여자사이에 효과적으로·공유할 수 있는 인터넷 기반의 현장사진관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 현장이미지정보를 공종, 위치, 날짜, 업체, 용도 등의 다양한 속성을 이용하여 저장/검색/공유할 수 있는 시스템이며 건설현장에 적용하여 수정보완 하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 현장이미지의 효과적인 관리와 공유뿐만 아니라 정보축적과 재활용을 통한 기업의 지식기반 구축에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
인덱스 이미지를 구성하는 요소들을 재구성하는 기법을 재인덱싱이라 한다. 이는 무손실 압축의 효율을 높이기 위한 방법으로 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 이웃하는 픽셀간의 발생빈도수에 대한 순위를 가지고 재인덱싱 기법을 보다 유연하게 처리하기 위한 적응적 방법을 소개한다. 제안한 방법을 통하여 획득한 순위로 구성된 이미지를 산술 부호화하여 무손실 압축을 행한다. 이때 발생하는 순위 정보를 송신측으로 보내지 않게 하기 위해 적응적으로 한 픽셀씩 처리한다. 순위 정보로 전환된 이미지를 순위 이미지라고 부른다. 이러한 순위 이미지는 동일한 순위에 포함되는 많은 픽셀들이 존재하게 되어 일반적인 이미지보다 데이터의 중복성을 높일 수 있고 데이터 분포가 한쪽으로 편중되어 있어 산술 부호화의 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과, 제안한 적응적 순위 기반 재인덱싱 방법은 Zeng의 방법보다 최대 26$\%$의 비트율 절감 효과를 보였다.
본 논문에서는 팔레트 기반 이미지(palette-based image) 또는 인덱스 이미지(indexed image)라고 불리는 256색의 이미지에 대한 압축 성능 향상을 위한 새로운 알고리즘을 소개한다. 제안한 방식은 현재 색상이 갖는 인덱스 값을 중심으로 다음에 나오는 색상의 인덱스가 얼마나 발생하는지를 측정하고, 발생 빈도를 정렬하여 순위를 구한 후에, 색상에 대한 인덱스 값을 순위로 표현하여 원래의 인덱스 이미지를 대체한다. 그렇게 변화된 순위 인덱스이미지(ranked index image)의 인덱스 분포에서는 순위가 높은 곳에 같은 인덱스들이 더 많이 존재하기 때문에 데이터 중복성(redundancy)을 높일 수 있어, 압축 효율을 기대할 수 있다. 실험 결과에서는, 기존의 산술부호화 방식, 휘도 성분 기반의 JPEG-LS 방식 그리고 인덱스 기반의 GIF 방식들과 비교할 때, 원 이미지에 대한 압축률이 최대 22.5까지 향상되어 제안한 방식의 압축 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.
본 연구는 최근 도시의 매력을 높이는 요소로 관심이 높아지고 있는 도시브랜드 개발에 관한 연구이다. 기존의 도시브랜드 아이덴티티 설계의 접근방식은 행정기관이나 도시정부관련 내부이해관계자의 입장에서의 접근이었지만 본 연구에서는 도시의 대표적 외부이해관계자인 소비자입장에서 도시브랜드를 파악 설계하는 접근방식을 취하였다. 즉, 본 연구의 목적은 도시브랜드의 대표적 이미지를 도출하고, 이를 근거하여 소비자행동을 규명하여 도시브랜드 커뮤니케이션에 대한 마케팅전략제시를 목적으로 한다. 연구목적달성을 위해 선행연구를 바탕으로 선도적, 안정적, 유희적 이미지의 3가지 도시브랜드 이미지차원을 도출하였고, 이를 바탕으로 가상의 도시에 대한 3개의 시나리오를 실험자극물로 제작하였다. 실험결과, 가상의 도시에 대한 전반적 도시브랜드태도, 거주의도, 관광의도는 선도적, 안정적, 유희적 이미지에 따라 유의한 차이를 나타냄을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 기존의 특정 도시에 대한 제한적 제언의 한계를 벗어나 도시브랜드 이미지에 대한 보편적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.
토색은 흙을 분류하고 물리적, 화학적, 생물학적 특성을 예측하기 위한 기초 지표로 널리 활용된다. 일반적으로 토색은 육안으로 관찰해 결정하지만 관찰자의 예민도 혹은 주관이 개입될 가능성이 높으며 많은 시간이 소요된다. 디지털 이미지 프로세싱은 디지털 이미지를 이용해 원하는 정보를 획득하는 일련의 과정으로, 이를 통해 빠르고 정확한(수치적인 혹은 통계적인) 토색 분석이 가능할 것으로 기대된다. 본 연구는 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있는 디지털 이미지 프로세싱 기반 토색 분석 기술 개발을 위한 기초단계로서 수행되었다. 자연광의 특성(조도 및 색온도)을 모사할 수 있는 디지털 이미지 촬영 스튜디오를 구축하고, 두 가지 흙 시료(주문진 표준사 및 안성 풍화토)를 대상으로 광조건을 12회 씩 바꿔가며 디지털 이미지를 촬영했다. 디지털 이미지 프로세싱을 통해 촬영된 시료의 토색을 두 가지 색 표시계(RGB, CIELAB)에 대해 추출한 결과, CIELAB 색 표시계를 활용해 현장의 불규칙한 광조건을 고려할 수 있음을 확인했다.
기대효과란 행동이 시작하기 전에 반대반향으로 일어나는 행동을 위한 준비단계로 주로 이차원 애니메이션에서 행동을 강조하기 위해 사용되어 왔다. 본 논문은 영상을 매개로 하여 인식 기반의 기대효과를 자동 생성함으로써 시청자의 주의를 임의의 정보에 집중시키는 방법을 제안한다. 이미지 기반의 집중점을 찾는 문제와 영상속의 움직임을 찾는 방법을 바탕으로 집중성 강화 알고리즘을 역으로 풀어 기대효과를 생성하는 방법을 제시한다. 주요점에 정보를 반대로 약화시키는 기대효과를 통해 주요점을 더욱 역동적으로 강조 할 수 있다. 본 논문의 알고리즘을 통해 광고 등의 전보전달을 위한 영상 또는 역동적 표현이 필요한 영상의 보정이 가능해진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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